Simultaneous estimation of heterogeneous scalar sources and searching for contact-avoidance routes: algorithm construction and its validation

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K03871
• Research Institution: Meiji University
• Principal Investigator: 亀谷 幸憲 明治大学, 理工学部, 専任講師 (60759926)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: スカラー源推定 / 乱流 / 対流輸送

Outline of Annual Research Achievements

流れの中に存在する異種スカラーの発生源推定及びその接触回避経路探索アルゴリズムの構築と実証のため，昨年度構築した乱流輸送される各スカラーの発生源について局所センサ情報から随伴最適化に基づき推定するアルゴリズムを壁に囲まれた3次元流れ場に適用した検証を行い、予測分布を用いた多目的経路最適化アルゴリズムを構築した．
【スカラー源推定について】異なる2種のスカラーがそれぞれひとつずつ存在する慶應想定し，センサー数及び配置を変えながら数値解析を用いて検証した．この際，本来計測で与える濃度・速度場情報は直接数値シミュレーションで代用した．その結果，アルゴリズムの３次元流れ場での有効性が確認できた．また，実験実証のため、熱源及び二酸化炭素をスカラーとした風洞装置の制作した．現時点では発生量の制御が不完全であるため，実証実験のためには改善が必要である．
【経路最適化について】2種スカラーを想定し，それぞれ主スカラーと副スカラーとする．副スカラーへの接触をできるだけ回避しながら主スカラー源へと早期に到達する強化学習を利用した多目的経路探索アルゴリズムを構築した．この際，本来推定で得られるスカラー場情報を直接数値シミュレーションで代用した．主スカラー源への近さを正の報酬，副スカラーの接触を負の報酬として強化学習アルゴリズムを構築した．昨年度構築した，局所温度勾配及び濃度勾配を用いて，陽的に逐次隣接する行き先を決定するアルゴリズムと比較して高い探索成功率を達成し，また探索した経路について早さ，副スカラー接触量ともに効果的であることが確認された．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

スカラー源推定アルゴリズムの３次元流れでの検証並びに強化学習を用いた経路最適化について計画通り進行している．
計画では随伴アルゴリズムを複雑流れ場への適用を目的としてオープンソースコードであるOpenFOAMに実装すること予定であったが，境界埋め込み法を用いたコードを別途開発したため研究の目的に支障は無い．
一方，実験実証用の風洞における熱源・二酸化炭素源の流出量制御に関しては改善の余地があるため，次年度対応する．

Strategy for Future Research Activity

計画に基づき，スカラー源推定アルゴリズム及び経路最適化アルゴリズムの実験実証へ移行する．壁面近くに固定センサーを格子状に一定間隔で配置して時間平均局所温度・二酸化炭素濃度情報を得て随伴最適化に利用する．また，随伴最適化に利用する速度場情報は，同じ流路条件で実施された直接数値シミュレーションの情報を用いるとする．推定されたスカラー源から予測分布を求め，強化学習で得られた経路上での熱源までの距離及び二酸化炭素接触暴露量を評価する．
一方で，得られた結果を国内外での学術会議並びに論文投稿を通じて発信する．

Causes of Carryover

予算内で予定物品を購入した際の価格変動によって差額が生じたため．次年度物品購入費に加えて使用する予定である．